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Duración 21 horas (3 días)
Temario del curso
Fundamentos de IA empresarial para PostgreSQL
- Posicionamiento de PostgreSQL en la infraestructura de IA moderna.
- Ciclo de vida de los modelos de IA y arquitectura de tuberías de datos.
- Integración de la IA con la estrategia de datos empresarial.
Implementación de PostgreSQL para cargas de trabajo de IA
- Instalación de PostgreSQL y las extensiones de IA necesarias.
- Configuración de pgvector y complementos de procesamiento de IA.
- Optimización de PostgreSQL para el rendimiento de incrustaciones (embeddings) e inferencia.
Estrategias de integración de IA
- Conexión de PostgreSQL con Deepseek, Qwen, Mistral Small y OpenAI.
- Creación de APIs RESTful para la interacción entre IA y PostgreSQL.
- Incorporación de analítica impulsada por LLMs directamente en consultas SQL.
Bases de datos vectoriales e inteligencia semántica
- Comprensión de incrustaciones (embeddings) y búsqueda de similitud vectorial.
- Implementación de pgvector para la recuperación semántica.
- Integración de PostgreSQL con bases de datos vectoriales híbridas.
Ajuste de rendimiento y optimización
- Indexación y almacenamiento en caché de alto rendimiento para consultas impulsadas por IA.
- Ejecución paralela de consultas y particionado de cargas de trabajo.
- Escala horizontal de PostgreSQL en aplicaciones de IA.
Seguridad, cumplimiento y gobernanza
- Línea de datos y transparencia del modelo en PostgreSQL.
- Control de acceso y registros de auditoría para datos de IA.
- Cumplimiento de los estándares GDPR, SOC 2 e ISO 27001.
Automatización y monitoreo
- Uso de la IA para el monitoreo de la base de datos y la detección de anomalías.
- Automatización de la generación y optimización de consultas SQL con LLMs.
- Integración de los registros de PostgreSQL con plataformas de observabilidad impulsadas por IA.
Casos de estudio empresarial y hoja de ruta futura
- Implementaciones a escala empresarial de IA con PostgreSQL.
- Optimización de costo-rendimiento en entornos de producción.
- Tendencias emergentes en bases de datos relacionales nativas de IA.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los sistemas de bases de datos relacionales y SQL.
- Experiencia en la administración y el desarrollo con PostgreSQL.
- Conocimiento de modelos de IA/ML y flujos de trabajo de procesamiento de datos.
Público objetivo
- Arquitectos de datos empresariales que integran IA con PostgreSQL.
- Responsables de ingeniería encargados de sistemas de bases de datos impulsados por IA.
- Administradores de bases de datos que gestionan entornos seguros habilitados para IA.
